色盲友好调色板是一组经过特别设计的颜色组合，确保在各类色觉障碍（如红绿色盲、蓝色盲等）下仍能被有效区分。全球约有8%的男性和0.5%的女性患有某种形式的色觉障碍。在数据可视化中使用色盲友好配色，可以确保信息对所有用户都公平可及，这也是WCAG无障碍标准的重要组成部分。

• 红色盲 (Protanopia)：红色锥体细胞缺失或功能异常，难以区分红色和绿色。红色看起来较暗。
• 绿色盲 (Deuteranopia)：绿色锥体细胞缺失，是最常见的色盲类型，同样难以区分红色和绿色。
• 蓝色盲 (Tritanopia)：蓝色锥体细胞缺失，极为罕见，难以区分蓝色和黄色。
• 全色盲 (Achromatopsia)：完全没有颜色感知能力，只能看到灰度世界，非常罕见。

定性数据（分类数据）需要颜色之间有明显的视觉差异，以便区分不同类别。而连续数据（如温度、密度）通常使用渐变色（如浅蓝到深蓝）。对于定性数据的色盲友好配色，关键是选择在色盲模拟下仍能保持足够区分度的颜色组合，避免仅依赖红绿对比，推荐使用蓝-橙、蓝-黄等高对比度组合。

Okabe-Ito调色板是由Masataka Okabe和Kei Ito在2002年提出的8色调色板，专门为色盲友好设计。它包含黑色、橙色、天蓝色、蓝绿色、黄色、蓝色、朱红色和粉色。这组颜色在红色盲、绿色盲模拟下仍保持高度可区分性，被Nature等顶级学术期刊推荐使用，是科学数据可视化中引用最多的色盲友好调色板之一。

• 使用图案或纹理：在柱状图或饼图中添加不同的填充图案。
• 添加标签或注释：直接在数据点上标注文字。
• 使用不同形状的标记：散点图中使用圆形、三角形、方形等不同标记。
• 调整线条样式：折线图中使用实线、虚线、点线等区分。
• 利用明度差异：即使颜色相近，明显的明暗差异也能帮助区分。

您可以使用本工具的色盲模拟功能来预览调色板在不同色觉类型下的效果。此外，还可以：

• 使用在线色盲模拟器（如Color Oracle、Coblis）测试完整设计稿。
• 将设计转换为灰度，检查仅凭明度是否可区分。
• 确保任意两个颜色之间的明度差异足够大（推荐ΔL* > 15）。
• 在打印的黑白副本中检查数据是否仍可读。

对于连续数据热力图，推荐使用单色渐变（如浅蓝→深蓝）或双色渐变（如蓝→白→橙），而不是彩虹色映射(rainbow colormap)。单色渐变在全色盲模拟下表现为灰度渐变，仍然可读。而传统的彩虹色映射(jet/rainbow)在色盲视角下会产生严重的感知偏差。推荐使用viridis、cividis、magma等感知均匀的colormap。

本工具使用基于Viénot-Brettel-Mollon (1999)方法的LMS色彩空间变换算法。具体流程为：sRGB → 线性RGB → XYZ → LMS色彩空间 → 应用色盲混淆线投影 → 逆变换回sRGB。该方法在学术研究中被广泛使用，能够较好地模拟二色视(dichromacy)的视觉效果。需要注意的是，实际色觉障碍的体验因人而异，模拟结果提供了近似参考，但不能完全等同于真实色盲感知。